보안 설계 방법론은 물리적 공격으로부터 집적회로를 방어하는 것을 목적으로 하며, 칩 외부에서 발생하는 비정상적인 접근을 감지하는 회로를 내부에 추가로 배치하여 구현된다. 비정상적인 접근 중 microprobing과 FIB 장비를 이용한 회로 수정 공격은 직접적인 접근이 가능한 만큼 가장 강력한 공격 수단이다. microprobing은 프로브를 통해 회로의 와이어에 의도적으로 결함을 주입하거나, 데이터를 읽고 변경한다. FIB 회로 수정 공격은 회로를 재연결하거나 파괴하여 회로를 무력화하거나 데이터에 접근하는 방식이다. 기존에는 두 공격에 대응하기 위해 두 신호의 도착 시간 불일치를 검출하거나, 암호화 통신을 기반으로 입출력 데이터를 비교하는 연구가 진행됐었다. 본 논문에서는 하드웨어 오버헤드 감소를 목표로 연구를 진행했으며, 프로브 접촉과 회로 수정을 통해 발생하는 반사 신호의 비대칭을 감지한 후, 비교를 통해 공격을 검출한다. 제안하는 보안 회로는 기존 연구 대비 회로의 크기와 테스트 주기를 감소시켜, 보안에 사용되는 비용을 절감할 수 있다.
본 논문에서는 시계열 심전도 (Electrocardiogram: ECG) 및 광전용맥파 측정센서 (Photoplethysmography: PPG)을 이용하여 혈압을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 혈압 (Blood pressure: BP)을 추정하기 위해 주기적 입력 신호를 생성하고 차동 및 임계값 방법에 따라 잡음을 제거한 다음 합성곱 신경망 알고리즘을 기반으로 하여 수축기 혈압과 이완기 혈압을 예측한다. 본 논문에서 사용된 데이터는 MIMIC 데이터베이스에서 총 3.1GB의 49명의 환자 데이터를 사용하였다. 실험결과 수축기 혈압의 평균 제곱근 오차는 5.80mmHg, 이완기 혈압의 예측 오차는 2.78mmHg을 나타내었다. 또한, 영국 고혈압 협회가 제안한 혈압계 평가 방법을 적용하였을 때, 최고 성능인 등급 A를 만족함을 확인할 수 있었다.
우리의 일상생활에서 양질의 수면은 행복 지수와 밀접한 관계가 있다. 사람들은 수면 장애를 만성 질환으로 인식하든 아니든 많은 어려움을 호소하고 있으며 일상생활에서 수면 중에 호흡 곤란을 경험하는 경우가 종종 발생한다. 수면 중에 호흡 관련 장애를 자동으로 인식하는 것은 매우 중요하나 현실적으로 매우 어렵다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 가정에서 건강관리를 위해 모바일 기반의 비접촉 수면 모니터링을 제안한다. 수면 중 호흡 신호는 스마트 폰의 소리 센서를 이용하여 호흡 신호를 수집하고, 신호의 특징을 추출, 호흡의 주파수, 진폭, 호흡의 주기, 호흡의 패턴을 분석한다. 모바일 건강이 모든 문제를 해결하지는 못하나 개인의 건강 상태의 조기 발견과 지속적인 관리를 목적으로 하고, 일반 가정의 침실에서 스마트 폰으로 추가 센서 없이 수면 중에 호흡과 같은 생리학적 데이터 모니터링의 가능성을 보여준다.
비디오 데이터를 전송할 때 채널 대역 효율을 최대화하는 문제 때문에 ATM망에서 멀티미디어 통신의 중요한 사항은 효과적인 망입력 데이터들의 활용문제이다. ATM 망에서 MPEG 입력데이타의 효과적 대역폭 추정방식을 제안하였다. MPEG 데이터의 무작위, 대용량 특성으로 인하여 효과적으로 전송 대역폭을 할당하는 문제는 일반적으로 어려운 문제이다. MPEG 트래픽 스트림을 서비스처리 속도, 버스트 입력율, 버스트간 입력율, 버스트 주기, 버스트 간격 주기으 5가지 트래픽 파라미터를 사용하여 모델링하였다. 각 데이터 입력원의 전송대역폭을 추정할 수 있었으며, 버퍼의 큐(queue)용량을 줄이기 위하여 이 추정된 대역폭을 동기식으로 적용하였다. 많은 수의 가상 회로 접속을 다중화한 고속 링크의 망모델에서 적응 대역 할당 방식의 성능을 시뮬레이션 하였다. 그 결과 고정 대역 할당 방식에 비하여 큐잉 지연이 상당히 감소되었다.
건강관리 시스템은 자신의 건강상태를 주기적으로 체크하여 질병의 조기발견과 예방에 도움을 주기 위한 의료정보 시스템의 일종이다. 이러한 건강관리 시스템은 신체에서 획득한 신호를 기반으로 한다. 하지만 현재 개발되어 있는 건강관리 시스템은 생체신호를 저장하는 방법과 표현법이 의료기기마다 다르며, 건강 상태를 평가하는 방법 또한 다르다. 이는 시스템간의 상호운용성 결핍, 소프트웨어 개발 비용의 증대, 획일화된 시스템의 부재라는 단점을 가져온다. 이에 본 논문에서는 메타모텔을 기반으로 건강관리 시스템을 개발한다. 이를 위하여 생체신호 데이터를 HL7의 표준 메타모델기반으로 표현 및 저장하고, 건강에 대한 위험요소를 평가하기 위해 웰니스지표 정의 및 데이터 추출을 수학적 명세언어인 OCL을 사용한다. 또한 OSGi기반으로 컴포넌트를 구현하고 조립하여 다양한 디바이스 및 시스템의 확장을 쉽도록 한다. 메타모델기반으로 생체 데이터를 표현함으로써 시스템간의 상호운용성을 확보할 수 있으며, OCL을 사용하여 웰니스지표를 정의함으로써 건강 상태 평가방법의 표준화를 유도하고, 명확한 명세가 가능하다는 장점을 가진다.
원자력발전소 증기발생기 전열관 건전성 유지를 위하여 매 주기마다 실시하고 있는 비파괴검사의 일종인 와전류검사(ECT, Eddy Current Testing)의 주요 공정은 크게 3가지로 분류할 수 있다. 첫 번째는 전열관 상태검사를 위한 신호데이터 취득공정이고, 두 번째는 취득된 신효를 판독하여 전열관의 건전성 여부를 진단하는 평가공정, 세 번째는 평가공정에서 발생하는 데이터를 토대로 전열관 이력 및 상태를 유지관리하는 공정으로 구분할 수 있다. 본 논문에서는 위의 세 번째 공정결과 생성되는 전열관 이력 및 상태자료를 데이터베이스화하여 유지 관리하고, 데이터베이스화된 내용을 바탕으로 전열관 상태 변화추이를 파악하는 기능, 현재까지 비 체계화된 모든 전열관의 이력자료를 다양한 보고서 형태로 출력할 수 있는 기능 둥을 제공하기 위한 "인트라넷 증기발생기 전열관 이력관리시스템"의 설계 및 구현과정 을 정 리 하였다.
재순위화기 연구는 주로 파이프라인 과정 설계, 데이터 증강, 학습 함수 개선, 혹은 대규모 언어 모델의 지식 활용 등에 집중되어있다. 이러한 연구들은 좋은 성능 상승을 이끌어주었지만 실제 적용이 힘들 뿐만 아니라 학습 비용이 크게 발생한다는 한계점을 가지고 있다. 더 나아가 주어진 데이터 집합만을 활용해서는 보다 더 세부적인 학습 신호를 주기 어렵다는 단점 또한 존재한다. 최근 자연어처리 분야의 연구에서는 피드백을 인위적으로 생성하여 반영하여 모델 성능 상승을 이끄는 연구가 제안되었다. 본 연구는, 이러한 연구를 바탕으로 질의와 문서 간의 함의 관계 점수를 피드백으로 사용 및 재순위화기 모델로의 반영을 제안한다. 재순위화기 모델에 대해 피드백을 반영하는것은 그렇지 않은 모델 대비하여 성능 상승을 이끌며 피드백 반영이 더 좋은 표상 도출에 도움이 됨을 확인할 수 있다.
무선 센서 네트워크에서 전송 지연 및 에너지 소모의 문제들을 해결하는 것이 전체 네트워크의 수명을 연장하고 효율적인 데이터 패킷 전송을 위해 해결해야할 문제들이다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 다양한 MAC 프로토콜들이 제안되었다. 본 논문에서 제한하는 방식은 센서 노드의 잔여 에너지에 기반하여 노드의 wake-up 주기를 조절함으로 불필요한 idle listening을 줄여 에너지 소모를 줄인다. 제안된 제어 메커니즘은 수신자 기반의 MAC 프로토콜 중의 하나인 RI-MAC 프로토콜의 단점을 보안하여 수정하였다. 제안된 제어 메커니즘에서 수신 노드는 주기적으로 wake up하고 노드 자신의 에너지 상태에 따라서 비콘 신호를 전송한다. 뿐 만 아니라 수신 노드는 데이터 트래픽에 따라서 wake up 주기를 조절한다. 성능분석을 통하여 제안한 MAC 프로토콜이 RI-MAC 프로토콜에 비해 에너지 소모에 대하여 더 효율적임을 알 수 있었다.
수면 질환에 사용되는 수면다원검사는 그 비용 및 시간적 제약으로 새로운 대안을 찾을 필요가 절실하다. 최근 웨어러블 헬스기기가 대중화 되면서 기존의 액티그래피를 이용한 수면분석을 대신하려는 다양한 연구가 되고 있으나 이들 기기의 데이터 및 알고리즘은 접근성 및 성능에 있어 매우 제한적인 상황이다 본 논문에서는 자체 제작된 가속도계 센서모듈을 이용한 수면 중 움직임 정보를 이용하여 AASM표준 방식 기준으로 분류된 수면 단계를 예측하고, 센서의 움직임 정보와 뇌파의 δ파와 θ파의 파워스펙트럼 비교를 통해 수면의 주기를 추정할 수 있는 방법을 제시했다. 31명의 공개된 PSG 분석결과를 이용한 수면 단계 예측 결과 85.26%의 정확도를 보였다. 움직임 신호의 특성과 δ파와 θ파의 파워 변화를 비교한 결과 REM수면과 NREM수면의 반복 주기를 제시한 알고리즘으로 찾을 수 있는 가능성이 있음을 보였다.
연속-시간 델타-시그마 ADC는 별도의 안티-엘리아싱 필터가 필요하지 않고, 이산-시간 델타-시그마 ADC에 비해 적은 전력 소모로 넓은 대역폭의 신호를 처리할 수 있는 등 여러 가지 장점을 가지고 있다. 그러나 델타-시그마 ADC의 특성상 높은 주파수의 클럭으로 신호를 샘플링 하여야 하기 때문에, 이를 낮은 데이터 레이트의 고해상도 디지털 신호로 에일리어싱 없이 낮춰 주기 위한 데시메이션 필터가 복잡하고 고속으로 동작해야 한다. 이 논문에서는 연속-시간 델타-시그마 ADC에 펄스-폭-변조를 적용한 구조를 제안하고 이 구조를 이용함으로써 데시메이션 필터를 룩업 테이블을 이용하여 간단하게 구현할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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